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龙图腾网获悉湖南省森防科技有限公司申请的专利古树名木健康评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121705908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610216284.0，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权古树名木健康评估方法及系统是由徐良义;岳培豪;颜贝;魏慧玉;梁成;向官运设计研发完成，并于2026-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本古树名木健康评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种古树名木健康评估方法及系统，其中方法包括：采集目标古树名木的多维度健康指标数据；对所述指标数据进行清洗、归一化及缺失值处理，形成标准化数据集，提取特征向量；输入至预先训练好的梯度提升决策树模型，输出目标古树名木的健康等级预测结果；该模型以最小化目标函数为训练目标，进行迭代训练；目标函数由损失函数和正则化项构成，包含：加权交叉熵损失项、时序平滑正则项；系统用以实现方法。本发明将对古树名木的健康评估从依赖主观经验的定性判断，转变为基于多维度量化数据和算法的客观诊断，显著提升评估结果的科学性和决策支持价值。

本发明授权古树名木健康评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种古树名木健康评估方法，其特征在于，包括： S1、采集目标古树名木的多维度健康指标数据，包括地上形态指标、地下结构与土壤环境指标、以及生理功能指标； S2、对所述指标数据进行清洗、归一化及缺失值处理，形成标准化数据集，从所述标准化数据集中提取特征向量； S3、将所述特征向量输入至预先训练好的梯度提升决策树模型，由该模型输出所述目标古树名木的健康评价指标等级得分，从而获得健康等级预测结果； 其中，所述梯度提升决策树模型通过以下方式训练得到： 使用历史古树名木数据集，以最小化目标函数为训练目标，对梯度提升决策树模型进行迭代训练； 所述梯度提升决策树模型采用分组集成策略进行训练与预测，包括： 训练阶段：根据古树的树种或立地类型将训练数据划分为多个子集，并为每个子集分别训练一个子梯度提升决策树模型； 预测阶段：对于待评估的目标古树，首先根据其元数据将其划分至对应组别，使用对应组别的一个或者多个子模型分别对目标古树进行预测，再通过一个元分类器综合各子模型的预测结果，得到最终的健康等级； 所述梯度提升决策树模型的训练过程中，还采用多模态融合策略，具体为：将测量来源相同的健康指标划分为同一数据模态；在决策树生长时，优先在同一数据模态的特征内进行节点分裂；并将各数据模态的表示进行加权融合，其权重由注意力机制动态学习得到； 所述目标函数由损失函数和正则化项构成，包含： 1加权交叉熵损失项，其为不同健康等级类别引入自适应权重，该权重与类别样本数量的倒数相关，以提升对样本稀少类别的关注度； 2时序平滑正则项，用于惩罚同一棵古树在相邻时间点健康评分结果的剧烈波动，以使模型输出的健康演变轨迹符合古树健康的缓慢渐变特性。

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